Компании для первого международного опыта

После фильма про Banco Plata6️⃣ увидела, как много людей ищут зарубежные компании с русскоязычными фаундерами. Желание понятное: хочется найти место, где тебя поймут и не придется доказывать, что твой опыт вообще считается. Но мне кажется, это искусственное ограничение, оно сильно сужает воронку поиска, а вы остаетесь в локальном пузыре.

Первый международный офер скорее всего не будет сразу в MAANG, но он и не обязан быть в компании «с нашими». Я бы целилась в более реалистичный промежуточный слой – международные бизнесы, привыкшие к распределенным командам. Они дадут понимание процессов и строчку в резюме, с которой потом гораздо проще идти дальше.

А как же английский?
Не бойтесь, рынок устроен прагматично:
🔵Даже с B1 можно откликаться

Можете прочитать задачу и в трех предложениях рассказать свой статус – пока вы переживаете, другие используют это как свое преимущество.

🔵Для большинства это тоже второй язык

Особенно если ищите в Европе или на Ближнем Востоке.

🔵Асинхронка спасает

80% общения происходит текстом

. У вас всегда есть время прогнать черновик через ChatGPT.

Где искать такие компании-мостики?
➡️B2B SaaS: Процессы изначально заточены под распределенные кросс-культурные команды со всего мира.
➡️E-com: Маркетплейсам всегда нужны люди для масштабирования и поддержки высоконагруженных систем.
➡️GameDev: По-моему самая открытая индустрия, но уровень дохода не самый высокий.
➡️Международный аутсорс: Позволяет за год-два поработать с разными западными заказчиками и побороть языковой барьер.

Какие сферы добавили бы еще?

🟡 Re: #career@reframe_journal

AI забирает нашу работу или создает новую?

Пока мы продолжаем спорить, заменят ли нас всех, появляется все больше данных, доказывающих, что реальность сложнее.

В Financial Times вышел классный разбор свежих данных от Ramp Economics Lab (исследование тут). Аналитики посмотрели, как изменился штат в 22 000 компаниях в США после активного внедрения генеративного AI.
Вывод ломает стереотипы:

Компании, которые вливали в технологии больше всего денег, не устроили волну увольнений. Наоборот их штат вырос в среднем на 10%.

Почему так происходит?
ИИ работает как мощный катализатор: ускоряет рутинные процессы и удешевляет запуск новых продуктов. Логично, что для поддержки такого масштабирования требуется больше рабочих рук. Но из этой статистики не стоит делать слишком упрощенный вывод, что ИИ сам по себе волшебно✨масштабирует бизнесы и создает рабочие места.

В исследовании есть две важные детали, которые это объясняют:
⚫️Мало просто купить подписку на ChatGPT

Нижние 2/3 компаний по уровню затрат на ИИ не получили

никакого

эффекта. Базовая подписка на чат-бота ничего не меняет. Реальный профит получили те, кто вложился в фундаментальную пересборку процессов: связывал ИИ-агентов с внутренними базами данных, рабочими инструментами и реальными задачами.

⚫️Временной лаг

Эффект от внедрения и рост штата становятся заметны только через 6–12 месяцев. Это время уходит на сложную «домашнюю работу»: компаниям нужно перепроектировать воркфлоу, решить, что именно делегировать алгоритмам, и понять когда им уже можно доверять, а когда все еще проверять. Вся отдача приходит только после этого.

Что это значит для нас?
Технологии меняют саму суть профессий и перераспределяют ценность на рынке. Главный вопрос, который стоит себе задавать, – не «заменит ли меня ИИ», а как изменится моя работа рядом с ИИ и как адаптироваться к новым реалиям.

А еще, возможно вы заметили по второму графику, что найм entry-level специалистов в таких компаниях вырос еще сильнее! А за них-то больше всего переживают последнее время. Что думаю на этот счет, напишу отдельно!

🟡 Re: #career@reframe_journal

Почему компании нанимают джунов (даже когда есть бюджет на сеньоров)?

Звучит контринтуитивно, да? Все вокруг кричат, что рынку нужны только senior+, а тем временем найм молодых специалистов в AI-native компаниях только растет. И нет, дело не в благотворительности и желании компаний взращивать молодое поколение. Это диктуют новые реалии рынка (и далеко не только из-за экономии!):

1️⃣ Ускорение онбординга
AI в разы ускоряет поиск информации и снимает первичные вопросы. Теперь помощь опытных коллег нужна на реально сложных задачах, а не чтобы в сотый раз показывать «как разрешить конфликт в гите».

2️⃣ Закрытие задач из бэклога
У любого продукта есть список фич из категории «было бы круто сделать, но явно не сейчас». Набрать джунов закрывать эти таски в обнимку с Клодом – не такая уж и плохая идея.

3️⃣ Дешевое тестирование гипотез
Вместе с бэклогом растет и число идей, в которых мы не до конца уверены. Отдаешь такой эксперимент джуну: если взлетит – компания получает новую фичу за копейки. Не взлетит – мы потратили часы новичка, а не лид-архитектора.

4️⃣ Свежий взгляд и гибкость
Мы часто недооцениваем сложность взаимодействия с очень опытными людьми с большим эго, которым тяжело перестраиваться. Брать в противовес джуна – это получить сотрудника, который охотно переучивается и берется за новые задачи с горящими глазами.

5️⃣ Абсолютно новые задачи
Например, чтобы сделать корпоративного AI-агента по внутренней документации, кто-то должен собрать, вычистить и разметить данные. Тестирование сюда же. Эта рутина – фундамент для новых решений, и именно такие задачи можно делегировать стажерам.

Поэтому джунов в привычном понимании, которые как «чистый лист» покорно ждут указаний, да, скорее отменили, а тех, кто не боится новых вызовов и может самостоятельно вести проекты, нанимают очень даже охотно. Для компании это возможность расширить горизонт экспериментов, а для самого джуна – шанс не просто фиксить баги, а построить что-то с нуля.

А вы что думаете? Замечаете на работе, что проактивным новичкам сейчас дают больше свободы?

🟡 Re: #career@reframe_journal